（学习笔记4）数据可视化-matplotlib

港控/mmm° 2022-01-12 04:31 293阅读 0赞

* import matplotlib as mpl（很强大）* import matplotlib.pyplot as plt(常用的子模块)复制代码

*  折线图：
    
     *  plt.plot(x,y，color="",linestyle="") ：绘制关于x的y的曲线，color指定颜色，
        
        linestyle指定线的样式
        
        【绘图实质上是绘制了折线图，由于点很密，看起来就是平滑的线。】
     *  场景：通常来讲，横轴是特征，纵轴是取值
     *  图像坐标系尺度：默认会自动调节好
        
         *  X轴自定义尺度：plt.xlim(m,n) 图像将在X轴向显示m到n区间的部分
         *  Y轴自定义尺度：plt.ylim(m,n) 图像将在Y轴向显示m到n区间的部分
         *  同时调节两个轴的尺度：plt.axis（\[a,b,c,d\]），a、b指定x轴的尺度，c、d指定y轴的尺度范围。
         *  X轴显示文本：plt.xlabel("文本")
         *  Y轴显示文本：plt.ylabel("文本")
         *  曲线图示，例（黄色荧光部分就是图示）：
            
            步骤：1、在plot(label)方法中通过“label”参数指定显示的文本；
            
            2、在调用show()方法前使用legend()方法使之生效。  
            
            
                plt.plot(x,siny,label="sin(x)")
                plt.plot(x,cosy,color="red",linestyle="--",label="cons(x)")
                plt.xlabel("x axis")
                plt.ylabel("y value")
                plt.legend()
                plt.show()复制代码
         *  图标题：plt.title("标题文本")
 *  散点图(用法和折线图是相同的)
    
     *  plt.scatter(x,y,alpha) alpha：不透明度
     *  场景：通常横纵两轴都是特征，因此绘制二维特征的时候使用散点图。

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